Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它由 Google 的 KEG 实验室在 2017 年提出。与传统的循环神经网络 (RNN) 相比，Transformer 在处理长序列任务时表现出色，因此在自然语言处理 (NLP) 领域得到了广泛的应用。

特点

  • 自注意力机制：Transformer 使用自注意力机制来处理序列数据，这使得模型能够自动地捕捉序列中的长距离依赖关系。
  • 并行计算：Transformer 的结构使得模型可以并行计算，这大大提高了计算效率。
  • 易于实现：Transformer 的结构相对简单，实现起来较为容易。

应用

Transformer 在 NLP 领域有着广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：

  • 机器翻译：Transformer 在机器翻译任务上取得了显著的成果，是目前最先进的机器翻译模型之一。
  • 文本摘要：Transformer 可以用于自动生成文本摘要，提取文章的关键信息。
  • 情感分析：Transformer 可以用于情感分析，判断文本的情感倾向。

相关资源

如果您想了解更多关于 Transformer 的信息，可以参考以下资源：

Transformer 结构图